F1で AWS を選んだ理由

イノベーションを加速させ、組織を将来へと駆り立てるテクノロジープロバイダーが必要だったので、AWS をパートナーにするのは明確な選択でした。AWS およびその革新的なクラウドテクノロジーの幅広さと深さを活用することで、ファンをトラック上での瞬間的な意思決定により近づけること、将来の F1 マシンを再設計し、豊富な F1 のデータをさらに理解することが可能になりました。また、分析および機械学習を行い、データの機能を活用することなども可能です。私たちは、今まで達成したことについて嬉しく思っており、さらなることに協力して取り組めるのを楽しみにしています。

- Ross Brawn、 F1、Motor Sports のマネージングディレクター

イノベーションを加速させ、組織を将来へと駆り立てるテクノロジープロバイダーが必要だったので、AWS をパートナーにするのは明確な選択でした。AWS およびその革新的なクラウドテクノロジーの幅広さと深さを活用することで、ファンをトラック上での瞬間的な意思決定により近づけること、将来の F1 マシンを再設計し、豊富な F1 のデータをさらに理解することが可能になりました。また、分析および機械学習を行い、データの機能を活用することなども可能です。私たちは、今まで達成したことについて嬉しく思っており、さらなることに協力して取り組めるのを楽しみにしています。

- Ross BrawnF1、Motor Sports のマネージングディレクター

ドライバーは 230 mph という速度で 2 秒以内のピットストップを行いながら、5G の力でコーナーを飛び回ります。そのためフォーミュラ 1 (F1) では、その速度と同じくらいの速さのテクノロジープロバイダーが必要です。F1 は、世界最高のドライバー同士で繰り広げるバトルですが、世界で最も革新的なエンジニアのバトルでもあります。AWS を使用することで、F1 は機械学習 (ML) モデル、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) などの革新的なテクノロジーを利用して、スポーツをデジタルに変換できます。

手順の流れは以下のとおりです。

スポーツの変革

AWS の最も広範で層の厚い機能および比類のないイノベーションのペースにより、F1 における意思決定ためのデータおよびコンテンツの収集、分析、活用方法が変化しつつあります。F1 の各レースカーには 300 個のセンサーが搭載されており、マシンからピットに送信されるデータポイントが 1 秒あたり 110 万個生成されます。このように、F1 は実にデータに基づいたスポーツです。

アクションの増加
トラックで

F1 および AWS はデータを使用して、車両とドライバー両方のパフォーマンスを向上させています。AWS ハイパフォーマンスコンピューティングを使用することで、F1 は空気抵抗のシュミレーションを実行し、次世代の F1 車の速度を以前より 70% 向上させ、ダウンフォース損失を 50% から 15% まで削減した車を作り出しています。この劇的な削減により、後を追うドライバーが追い越す可能性が高くなり、さらなるホイールツーホイールアクションをファンに提供できます。この次世代の F1 車は 2022 年のシーズンに導入されます。F1 はまた、シュミレーションのプロセスに機械学習の使用も導入しようとしています。これにより、5,000 以上の単独または複数のマシンのシュミレーションを通して収集される 5 億 5,000 万以上のデータポイントに対する新しいインサイトを提供します。 

ファンを取り込み
喜ばせる

ファン体験はレースウィークエンド中に変化しています。AWS を使用すると、F1 はマシンおよびトラックサイドから配信される数百万ものデータポイントを F1 Insights を通じてファンを魅了するエクスペリエンスに変えることができます。F1 は Amazon S3 に保存されている 70 年分にものぼるレースの履歴データを使用しています。データは複雑なモデルで分析され、瞬時の意思決定における微妙な差異を明らかにするとともに、高度な統計を使用したパフォーマンスを強調する充実したデータインサイトとしてファンに公開されます。

ファンとのエンゲージメント

AWS による F1 Insghts は各レース前、レース時、およびレース後のファン体験を変革します。異なるデータポイントを利用して各インサイトの情報を通知することで、F1 のファンはドライバーがどのように瞬間的な意思決定を行ったか、チームがどのようにレースの戦略を考案し実施しているかなど、レースの結果に影響する事項をリアルタイムで把握できます。どのように機能するのか、ここにいくつかの例を示します。

下記をクリックして拡大

F1 はタイミングデータを使用して、レース全体の結果に影響を与える個々のチームとドライバーのパフォーマンス、戦略、戦術をファンが客観的に分析できる可視的なインサイトを作成できます。

データ分析によって、F1 は特定のレーシングカー、チーム、ドライバーのパフォーマンスを、関連するパラメータ全体で比較し、視覚的にランク付けして、ファンに情報提供することができます。 

F1 は、空気力学、タイヤ性能、パワーユニット、車両ダイナミクス、および車両最適化を綿密に調べて、ファンが全体的な車両パフォーマンスを解釈するのに役立つインサイトを提供します。

Fastest Driver

AWS の機械学習テクノロジーを使用すると、このインサイトにより、1983 年から現在までの全 F1 ドライバーのデータに基づく客観的なランキングが提供されます。方程式から F1 マシンの差異が排除されることで「誰が最速のドライバーなのか?」という昔ながらの疑問が明らかになります。 F1 および Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab のデータサイエンティストは、データに基づき、時代を越えた複雑で客観的なドライバーの速度ランキングを歴史上はじめて作成しました。

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データから始まる

すべての F1 マシンには 300 個のセンサーが搭載されており、マシンからピットに送信されるテレメトリーデータポイントが 1 秒あたり 110 万個生成されます。このリアルタイムデータは、Amazon S3 に保存されている 70 年以上にわたる過去のレースデータと組み合わせて、豊富なインサイトを抽出します。これにより、ファンの体験に関する情報を提供し、教育し、豊かにする豊富なインサイトを抽出し、トラックで勝利のパフォーマンスを生み出すレース戦略についてより多くのインサイトをもたらします。

ファンの体験を大きく変える

履歴データを取得し、それを使用して Amazon SageMaker の複雑な機械学習アルゴリズムに学習させることで、F1 はチーム、車、ドライバーの精度を高めてレース戦略の結果を予測することができます。これらのモデルにより、グランプリレースの展開に合わせて、更新されたリアルタイムデータを使用して将来のシナリオを予測するため、豊かで魅力的な体験をファンに提供できます。

F1 データでの機械学習

ブログ

ファン体験を加速させる

マシンの詳細に移動して仕組みを確認したいですか? 新しいインサイトを配信し、トラック上でのアクションを増やす Amazon SageMaker を用いた機械学習アルゴリズムを AWS と F1 がどのように使用しているのか、F1 が次世代のレーシングカーの設計に AWS をどのように活用しているのかについての詳細はこちら。

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F1 INSIGHTS

プロフェッショナルサービスの開始

F1 はプロフェッショナルサービスチームと Amazon ML Solutions Lab チームで革新を遂げ、ユースケースのプロトタイプを作成し、新しい概念実証を行うことで F1 Insights の開発を加速させています。その後、ProServ チームは F1 がモデルを本番環境に導入し、F1 インフラストラクチャに統合するできるように支援しています。